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基于GPU的粒子模拟并行方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 电磁粒子模拟概述第9-10页
    1.2 GPU概述第10-14页
        1.2.1 GPU通用计算的发展第12页
        1.2.2 GPU计算的软硬件构架简介第12-14页
    1.3 论文立题背景及主要工作第14-16页
    1.4 论文的主要安排第16-17页
第二章 基于Fortran的GPU并行程序设计第17-33页
    2.1 OpenACC简介第17-20页
        2.1.1 OpenACC构件第17-19页
        2.1.2 OpenACC执行模型第19-20页
    2.2 CUDA概述第20-26页
        2.2.1 CUDA编译过程及相关工具第20-22页
        2.2.2 CUDA编程模型第22-25页
        2.2.3 PGI编译器与CUDA Fortran第25-26页
    2.3 Intel编译器与PGI编译器代码移植第26-27页
    2.4 GPU应用程序实现及优化第27-28页
    2.5 矩阵乘法测试与加速性能对比第28-32页
    2.6 小结第32-33页
第三章 基于GPU的电磁模拟并行计算第33-46页
    3.1 FDTD算法基础第33-35页
    3.2 FDTD的GPU并行化实现第35-39页
        3.2.1 电场迭代部分第36-37页
        3.2.2 磁场迭代部分第37页
        3.2.3 实际器件的模拟结论与分析第37-39页
    3.3 对于GPU并行计算的改进第39-45页
        3.3.1 电场迭代部分的修改第40-41页
        3.3.2 磁场迭代部分的修改第41-42页
        3.3.3 改进后的运算结果第42-45页
    3.4 小结第45-46页
第四章 基于GPU的粒子模拟并行计算第46-53页
    4.1 EM-PIC算法基础第46-49页
        4.1.1 EM-PIC算法优化第47-48页
        4.1.2 EM-PIC算法的GPU模型第48-49页
    4.2 GPU运算结果第49-51页
    4.3 解决方案第51-52页
    4.4 小结第52-53页
第五章 总结第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-57页
附录第57-65页
    GPU实现矩阵乘法主程序第57-60页
    使用OpenACC的优化函数与串行函数第60-61页
    CUDA并行部分的函数第61-65页

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